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Dubbo 负载均衡

javahongxi edited this page Jul 25, 2019 · 1 revision

1.简介

LoadBalance 中文意思为负载均衡,它的职责是将网络请求,或者其他形式的负载“均摊”到不同的机器上。避免集群中部分服务器压力过大,而另一些服务器比较空闲的情况。通过负载均衡,可以让每台服务器获取到适合自己处理能力的负载。在为高负载服务器分流的同时,还可以避免资源浪费,一举两得。负载均衡可分为软件负载均衡和硬件负载均衡。在我们日常开发中,一般很难接触到硬件负载均衡。但软件负载均衡还是可以接触到的,比如 Nginx。在 Dubbo 中,也有负载均衡的概念和相应的实现。Dubbo 需要对服务消费者的调用请求进行分配,避免少数服务提供者负载过大。服务提供者负载过大,会导致部分请求超时。因此将负载均衡到每个服务提供者上,是非常必要的。Dubbo 提供了4种负载均衡实现,分别是基于权重随机算法的 RandomLoadBalance、基于最少活跃调用数算法的 LeastActiveLoadBalance、基于 hash 一致性的 ConsistentHashLoadBalance,以及基于加权轮询算法的 RoundRobinLoadBalance。这几个负载均衡算法代码不是很长,但是想看懂也不是很容易,需要大家对这几个算法的原理有一定了解才行。如果不是很了解,也不用太担心。我们会在分析每个算法的源码之前,对算法原理进行简单的讲解,帮助大家建立初步的印象。

本系列文章在编写之初是基于 Dubbo 2.6.4 的,近期,Dubbo 2.6.5 发布了,其中就有针对对负载均衡部分的优化。因此我们在分析完 2.6.4 版本后的源码后,会另外分析 2.6.5 更新的部分。其他的就不多说了,进入正题吧。

2.源码分析

在 Dubbo 中,所有负载均衡实现类均继承自 AbstractLoadBalance,该类实现了 LoadBalance 接口,并封装了一些公共的逻辑。所以在分析负载均衡实现之前,先来看一下 AbstractLoadBalance 的逻辑。首先来看一下负载均衡的入口方法 select,如下:

@Override
public <T> Invoker<T> select(List<Invoker<T>> invokers, URL url, Invocation invocation) {
    if (invokers == null || invokers.isEmpty())
        return null;
    // 如果 invokers 列表中仅有一个 Invoker,直接返回即可,无需进行负载均衡
    if (invokers.size() == 1)
        return invokers.get(0);
    
    // 调用 doSelect 方法进行负载均衡,该方法为抽象方法,由子类实现
    return doSelect(invokers, url, invocation);
}

protected abstract <T> Invoker<T> doSelect(List<Invoker<T>> invokers, URL url, Invocation invocation);

select 方法的逻辑比较简单,首先会检测 invokers 集合的合法性,然后再检测 invokers 集合元素数量。如果只包含一个 Invoker,直接返回该 Inovker 即可。如果包含多个 Invoker,此时需要通过负载均衡算法选择一个 Invoker。具体的负载均衡算法由子类实现,接下来章节会对这些子类一一进行详细分析。

AbstractLoadBalance 除了实现了 LoadBalance 接口方法,还封装了一些公共逻辑,比如服务提供者权重计算逻辑。具体实现如下:

protected int getWeight(Invoker<?> invoker, Invocation invocation) {
    // 从 url 中获取权重 weight 配置值
    int weight = invoker.getUrl().getMethodParameter(invocation.getMethodName(), Constants.WEIGHT_KEY, Constants.DEFAULT_WEIGHT);
    if (weight > 0) {
        // 获取服务提供者启动时间戳
        long timestamp = invoker.getUrl().getParameter(Constants.REMOTE_TIMESTAMP_KEY, 0L);
        if (timestamp > 0L) {
            // 计算服务提供者运行时长
            int uptime = (int) (System.currentTimeMillis() - timestamp);
            // 获取服务预热时间,默认为10分钟
            int warmup = invoker.getUrl().getParameter(Constants.WARMUP_KEY, Constants.DEFAULT_WARMUP);
            // 如果服务运行时间小于预热时间,则重新计算服务权重,即降权
            if (uptime > 0 && uptime < warmup) {
                // 重新计算服务权重
                weight = calculateWarmupWeight(uptime, warmup, weight);
            }
        }
    }
    return weight;
}

static int calculateWarmupWeight(int uptime, int warmup, int weight) {
    // 计算权重,下面代码逻辑上形似于 (uptime / warmup) * weight。
    // 随着服务运行时间 uptime 增大,权重计算值 ww 会慢慢接近配置值 weight
    int ww = (int) ((float) uptime / ((float) warmup / (float) weight));
    return ww < 1 ? 1 : (ww > weight ? weight : ww);
}

上面是权重的计算过程,该过程主要用于保证当服务运行时长小于服务预热时间时,对服务进行降权,避免让服务在启动之初就处于高负载状态。服务预热是一个优化手段,与此类似的还有 JVM 预热。主要目的是让服务启动后“低功率”运行一段时间,使其效率慢慢提升至最佳状态。

关于 AbstractLoadBalance 就先分析到这,接下来分析各个实现类的代码。首先,我们从 Dubbo 缺省的实现类 RandomLoadBalance 看起。

2.1 RandomLoadBalance

RandomLoadBalance 是加权随机算法的具体实现,它的算法思想很简单。假设我们有一组服务器 servers = [A, B, C],他们对应的权重为 weights = [5, 3, 2],权重总和为10。现在把这些权重值平铺在一维坐标值上,[0, 5) 区间属于服务器 A,[5, 8) 区间属于服务器 B,[8, 10) 区间属于服务器 C。接下来通过随机数生成器生成一个范围在 [0, 10) 之间的随机数,然后计算这个随机数会落到哪个区间上。比如数字3会落到服务器 A 对应的区间上,此时返回服务器 A 即可。权重越大的机器,在坐标轴上对应的区间范围就越大,因此随机数生成器生成的数字就会有更大的概率落到此区间内。只要随机数生成器产生的随机数分布性很好,在经过多次选择后,每个服务器被选中的次数比例接近其权重比例。比如,经过一万次选择后,服务器 A 被选中的次数大约为5000次,服务器 B 被选中的次数约为3000次,服务器 C 被选中的次数约为2000次。

以上就是 RandomLoadBalance 背后的算法思想,比较简单。下面开始分析源码。

public class RandomLoadBalance extends AbstractLoadBalance {

    public static final String NAME = "random";

    private final Random random = new Random();

    @Override
    protected <T> Invoker<T> doSelect(List<Invoker<T>> invokers, URL url, Invocation invocation) {
        int length = invokers.size();
        int totalWeight = 0;
        boolean sameWeight = true;
        // 下面这个循环有两个作用,第一是计算总权重 totalWeight,
        // 第二是检测每个服务提供者的权重是否相同
        for (int i = 0; i < length; i++) {
            int weight = getWeight(invokers.get(i), invocation);
            // 累加权重
            totalWeight += weight;
            // 检测当前服务提供者的权重与上一个服务提供者的权重是否相同,
            // 不相同的话,则将 sameWeight 置为 false。
            if (sameWeight && i > 0
                    && weight != getWeight(invokers.get(i - 1), invocation)) {
                sameWeight = false;
            }
        }
        
        // 下面的 if 分支主要用于获取随机数,并计算随机数落在哪个区间上
        if (totalWeight > 0 && !sameWeight) {
            // 随机获取一个 [0, totalWeight) 区间内的数字
            int offset = random.nextInt(totalWeight);
            // 循环让 offset 数减去服务提供者权重值,当 offset 小于0时,返回相应的 Invoker。
            // 举例说明一下,我们有 servers = [A, B, C],weights = [5, 3, 2],offset = 7。
            // 第一次循环,offset - 5 = 2 > 0,即 offset > 5,
            // 表明其不会落在服务器 A 对应的区间上。
            // 第二次循环,offset - 3 = -1 < 0,即 5 < offset < 8,
            // 表明其会落在服务器 B 对应的区间上
            for (int i = 0; i < length; i++) {
                // 让随机值 offset 减去权重值
                offset -= getWeight(invokers.get(i), invocation);
                if (offset < 0) {
                    // 返回相应的 Invoker
                    return invokers.get(i);
                }
            }
        }
        
        // 如果所有服务提供者权重值相同,此时直接随机返回一个即可
        return invokers.get(random.nextInt(length));
    }
}

RandomLoadBalance 的算法思想比较简单,在经过多次请求后,能够将调用请求按照权重值进行“均匀”分配。当然 RandomLoadBalance 也存在一定的缺点,当调用次数比较少时,Random 产生的随机数可能会比较集中,此时多数请求会落到同一台服务器上。这个缺点并不是很严重,多数情况下可以忽略。RandomLoadBalance 是一个简单,高效的负载均衡实现,因此 Dubbo 选择它作为缺省实现。

关于 RandomLoadBalance 就先到这了,接下来分析 LeastActiveLoadBalance。

2.2 LeastActiveLoadBalance

LeastActiveLoadBalance 翻译过来是最小活跃数负载均衡。活跃调用数越小,表明该服务提供者效率越高,单位时间内可处理更多的请求。此时应优先将请求分配给该服务提供者。在具体实现中,每个服务提供者对应一个活跃数 active。初始情况下,所有服务提供者活跃数均为0。每收到一个请求,活跃数加1,完成请求后则将活跃数减1。在服务运行一段时间后,性能好的服务提供者处理请求的速度更快,因此活跃数下降的也越快,此时这样的服务提供者能够优先获取到新的服务请求、这就是最小活跃数负载均衡算法的基本思想。除了最小活跃数,LeastActiveLoadBalance 在实现上还引入了权重值。所以准确的来说,LeastActiveLoadBalance 是基于加权最小活跃数算法实现的。举个例子说明一下,在一个服务提供者集群中,有两个性能优异的服务提供者。某一时刻它们的活跃数相同,此时 Dubbo 会根据它们的权重去分配请求,权重越大,获取到新请求的概率就越大。如果两个服务提供者权重相同,此时随机选择一个即可。关于 LeastActiveLoadBalance 的背景知识就先介绍到这里,下面开始分析源码。

public class LeastActiveLoadBalance extends AbstractLoadBalance {

    public static final String NAME = "leastactive";

    private final Random random = new Random();

    @Override
    protected <T> Invoker<T> doSelect(List<Invoker<T>> invokers, URL url, Invocation invocation) {
        int length = invokers.size();
        // 最小的活跃数
        int leastActive = -1;
        // 具有相同“最小活跃数”的服务者提供者(以下用 Invoker 代称)数量
        int leastCount = 0; 
        // leastIndexs 用于记录具有相同“最小活跃数”的 Invoker 在 invokers 列表中的下标信息
        int[] leastIndexs = new int[length];
        int totalWeight = 0;
        // 第一个最小活跃数的 Invoker 权重值,用于与其他具有相同最小活跃数的 Invoker 的权重进行对比,
        // 以检测是否“所有具有相同最小活跃数的 Invoker 的权重”均相等
        int firstWeight = 0;
        boolean sameWeight = true;

        // 遍历 invokers 列表
        for (int i = 0; i < length; i++) {
            Invoker<T> invoker = invokers.get(i);
            // 获取 Invoker 对应的活跃数
            int active = RpcStatus.getStatus(invoker.getUrl(), invocation.getMethodName()).getActive();
            // 获取权重 - ⭐️
            int weight = invoker.getUrl().getMethodParameter(invocation.getMethodName(), Constants.WEIGHT_KEY, Constants.DEFAULT_WEIGHT);
            // 发现更小的活跃数,重新开始
            if (leastActive == -1 || active < leastActive) {
            	// 使用当前活跃数 active 更新最小活跃数 leastActive
                leastActive = active;
                // 更新 leastCount 为 1
                leastCount = 1;
                // 记录当前下标值到 leastIndexs 中
                leastIndexs[0] = i;
                totalWeight = weight;
                firstWeight = weight;
                sameWeight = true;

            // 当前 Invoker 的活跃数 active 与最小活跃数 leastActive 相同 
            } else if (active == leastActive) {
            	// 在 leastIndexs 中记录下当前 Invoker 在 invokers 集合中的下标
                leastIndexs[leastCount++] = i;
                // 累加权重
                totalWeight += weight;
                // 检测当前 Invoker 的权重与 firstWeight 是否相等,
                // 不相等则将 sameWeight 置为 false
                if (sameWeight && i > 0
                    && weight != firstWeight) {
                    sameWeight = false;
                }
            }
        }
        
        // 当只有一个 Invoker 具有最小活跃数,此时直接返回该 Invoker 即可
        if (leastCount == 1) {
            return invokers.get(leastIndexs[0]);
        }

        // 有多个 Invoker 具有相同的最小活跃数,但它们之间的权重不同
        if (!sameWeight && totalWeight > 0) {
        	// 随机生成一个 [0, totalWeight) 之间的数字
            int offsetWeight = random.nextInt(totalWeight);
            // 循环让随机数减去具有最小活跃数的 Invoker 的权重值,
            // 当 offset 小于等于0时,返回相应的 Invoker
            for (int i = 0; i < leastCount; i++) {
                int leastIndex = leastIndexs[i];
                // 获取权重值,并让随机数减去权重值 - ⭐️
                offsetWeight -= getWeight(invokers.get(leastIndex), invocation);
                if (offsetWeight <= 0)
                    return invokers.get(leastIndex);
            }
        }
        // 如果权重相同或权重为0时,随机返回一个 Invoker
        return invokers.get(leastIndexs[random.nextInt(leastCount)]);
    }
}

上面代码的逻辑比较多,我们在代码中写了大量的注释,有帮助大家理解代码逻辑。下面简单总结一下以上代码所做的事情,如下:

  1. 遍历 invokers 列表,寻找活跃数最小的 Invoker
  2. 如果有多个 Invoker 具有相同的最小活跃数,此时记录下这些 Invoker 在 invokers 集合中的下标,并累加它们的权重,比较它们的权重值是否相等
  3. 如果只有一个 Invoker 具有最小的活跃数,此时直接返回该 Invoker 即可
  4. 如果有多个 Invoker 具有最小活跃数,且它们的权重不相等,此时处理方式和 RandomLoadBalance 一致
  5. 如果有多个 Invoker 具有最小活跃数,但它们的权重相等,此时随机返回一个即可

以上就是 LeastActiveLoadBalance 大致的实现逻辑,大家在阅读的源码的过程中要注意区分活跃数与权重这两个概念,不要混为一谈。

以上分析是基于 Dubbo 2.6.4 版本进行的,由于近期 Dubbo 2.6.5 发布了,并对 LeastActiveLoadBalance 进行了一些修改,下面简单来介绍一下修改内容。回到上面的源码中,我们在上面的代码中标注了两个黄色的五角星⭐️。两处标记对应的代码分别如下:

int weight = invoker.getUrl().getMethodParameter(invocation.getMethodName(), Constants.WEIGHT_KEY, Constants.DEFAULT_WEIGHT);
offsetWeight -= getWeight(invokers.get(leastIndex), invocation);

问题出在服务预热阶段,第一行代码直接从 url 中取权重值,未被降权过。第二行代码获取到的是经过降权后的权重。第一行代码获取到的权重值最终会被累加到权重总和 totalWeight 中,这个时候会导致一个问题。offsetWeight 是一个在 [0, totalWeight) 范围内的随机数,而它所减去的是经过降权的权重。很有可能在经过 leastCount 次运算后,offsetWeight 仍然是大于0的,导致无法选中 Invoker。这个问题对应的 issue 为 #904,并在 pull request #2172 中被修复。具体的修复逻辑是将标注一处的代码修改为:

// afterWarmup 等价于上面的 weight 变量,这样命名是为了强调该变量经过了 warmup 降权处理
int afterWarmup = getWeight(invoker, invocation);

另外,2.6.4 版本中的 LeastActiveLoadBalance 还要一个缺陷,即当一组 Invoker 具有相同的最小活跃数,且其中一个 Invoker 的权重值为1,此时这个 Invoker 无法被选中。缺陷代码如下:

int offsetWeight = random.nextInt(totalWeight);
for (int i = 0; i < leastCount; i++) {
    int leastIndex = leastIndexs[i];
    offsetWeight -= getWeight(invokers.get(leastIndex), invocation);
    if (offsetWeight <= 0)    //
        return invokers.get(leastIndex);
}

问题出在了offsetWeight <= 0上,举例说明,假设有一组 Invoker 的权重为 5、2、1,offsetWeight 最大值为 7。假设 offsetWeight = 7,你会发现,当 for 循环进行第二次遍历后 offsetWeight = 7 - 5 - 2 = 0,提前返回了。此时,此时权重为1的 Invoker 就没有机会被选中了。该问题在 Dubbo 2.6.5 中被修复了,修改后的代码如下:

int offsetWeight = random.nextInt(totalWeight) + 1;

以上就是 Dubob 2.6.5 对 LeastActiveLoadBalance 的更新,内容不是很多,先分析到这。接下来分析基于一致性 hash 思想的 ConsistentHashLoadBalance。

2.3 ConsistentHashLoadBalance

一致性 hash 算法由麻省理工学院的 Karger 及其合作者于1997年提出的,算法提出之初是用于大规模缓存系统的负载均衡。它的工作过程是这样的,首先根据 ip 或者其他的信息为缓存节点生成一个 hash,并将这个 hash 投射到 [0, 232 - 1] 的圆环上。当有查询或写入请求时,则为缓存项的 key 生成一个 hash 值。然后查找第一个大于或等于该 hash 值的缓存节点,并到这个节点中查询或写入缓存项。如果当前节点挂了,则在下一次查询或写入缓存时,为缓存项查找另一个大于其 hash 值的缓存节点即可。大致效果如下图所示,每个缓存节点在圆环上占据一个位置。如果缓存项的 key 的 hash 值小于缓存节点 hash 值,则到该缓存节点中存储或读取缓存项。比如下面绿色点对应的缓存项将会被存储到 cache-2 节点中。由于 cache-3 挂了,原本应该存到该节点中的缓存项最终会存储到 cache-4 节点中。

img

下面来看看一致性 hash 在 Dubbo 中的应用。我们把上图的缓存节点替换成 Dubbo 的服务提供者,于是得到了下图:

img

这里相同颜色的节点均属于同一个服务提供者,比如 Invoker1-1,Invoker1-2,……, Invoker1-160。这样做的目的是通过引入虚拟节点,让 Invoker 在圆环上分散开来,避免数据倾斜问题。所谓数据倾斜是指,由于节点不够分散,导致大量请求落到了同一个节点上,而其他节点只会接收到了少量请求的情况。比如:

img

如上,由于 Invoker-1 和 Invoker-2 在圆环上分布不均,导致系统中75%的请求都会落到 Invoker-1 上,只有 25% 的请求会落到 Invoker-2 上。解决这个问题办法是引入虚拟节点,通过虚拟节点均衡各个节点的请求量。

到这里背景知识就普及完了,接下来开始分析源码。我们先从 ConsistentHashLoadBalance 的 doSelect 方法开始看起,如下:

public class ConsistentHashLoadBalance extends AbstractLoadBalance {

    private final ConcurrentMap<String, ConsistentHashSelector<?>> selectors = 
        new ConcurrentHashMap<String, ConsistentHashSelector<?>>();

    @Override
    protected <T> Invoker<T> doSelect(List<Invoker<T>> invokers, URL url, Invocation invocation) {
        String methodName = RpcUtils.getMethodName(invocation);
        String key = invokers.get(0).getUrl().getServiceKey() + "." + methodName;

        // 获取 invokers 原始的 hashcode
        int identityHashCode = System.identityHashCode(invokers);
        ConsistentHashSelector<T> selector = (ConsistentHashSelector<T>) selectors.get(key);
        // 如果 invokers 是一个新的 List 对象,意味着服务提供者数量发生了变化,可能新增也可能减少了。
        // 此时 selector.identityHashCode != identityHashCode 条件成立
        if (selector == null || selector.identityHashCode != identityHashCode) {
            // 创建新的 ConsistentHashSelector
            selectors.put(key, new ConsistentHashSelector<T>(invokers, methodName, identityHashCode));
            selector = (ConsistentHashSelector<T>) selectors.get(key);
        }

        // 调用 ConsistentHashSelector 的 select 方法选择 Invoker
        return selector.select(invocation);
    }
    
    private static final class ConsistentHashSelector<T> {...}
}

如上,doSelect 方法主要做了一些前置工作,比如检测 invokers 列表是不是变动过,以及创建 ConsistentHashSelector。这些工作做完后,接下来开始调用 ConsistentHashSelector 的 select 方法执行负载均衡逻辑。在分析 select 方法之前,我们先来看一下一致性 hash 选择器 ConsistentHashSelector 的初始化过程,如下:

private static final class ConsistentHashSelector<T> {

    // 使用 TreeMap 存储 Invoker 虚拟节点
    private final TreeMap<Long, Invoker<T>> virtualInvokers;

    private final int replicaNumber;

    private final int identityHashCode;

    private final int[] argumentIndex;

    ConsistentHashSelector(List<Invoker<T>> invokers, String methodName, int identityHashCode) {
        this.virtualInvokers = new TreeMap<Long, Invoker<T>>();
        this.identityHashCode = identityHashCode;
        URL url = invokers.get(0).getUrl();
        // 获取虚拟节点数,默认为160
        this.replicaNumber = url.getMethodParameter(methodName, "hash.nodes", 160);
        // 获取参与 hash 计算的参数下标值,默认对第一个参数进行 hash 运算
        String[] index = Constants.COMMA_SPLIT_PATTERN.split(url.getMethodParameter(methodName, "hash.arguments", "0"));
        argumentIndex = new int[index.length];
        for (int i = 0; i < index.length; i++) {
            argumentIndex[i] = Integer.parseInt(index[i]);
        }
        for (Invoker<T> invoker : invokers) {
            String address = invoker.getUrl().getAddress();
            for (int i = 0; i < replicaNumber / 4; i++) {
                // 对 address + i 进行 md5 运算,得到一个长度为16的字节数组
                byte[] digest = md5(address + i);
                // 对 digest 部分字节进行4次 hash 运算,得到四个不同的 long 型正整数
                for (int h = 0; h < 4; h++) {
                    // h = 0 时,取 digest 中下标为 0 ~ 3 的4个字节进行位运算
                    // h = 1 时,取 digest 中下标为 4 ~ 7 的4个字节进行位运算
                    // h = 2, h = 3 时过程同上
                    long m = hash(digest, h);
                    // 将 hash 到 invoker 的映射关系存储到 virtualInvokers 中,
                    // virtualInvokers 需要提供高效的查询操作,因此选用 TreeMap 作为存储结构
                    virtualInvokers.put(m, invoker);
                }
            }
        }
    }
}

ConsistentHashSelector 的构造方法执行了一系列的初始化逻辑,比如从配置中获取虚拟节点数以及参与 hash 计算的参数下标,默认情况下只使用第一个参数进行 hash。需要特别说明的是,ConsistentHashLoadBalance 的负载均衡逻辑只受参数值影响,具有相同参数值的请求将会被分配给同一个服务提供者。ConsistentHashLoadBalance 不 关系权重,因此使用时需要注意一下。

在获取虚拟节点数和参数下标配置后,接下来要做的事情是计算虚拟节点 hash 值,并将虚拟节点存储到 TreeMap 中。到此,ConsistentHashSelector 初始化工作就完成了。接下来,我们来看看 select 方法的逻辑。

public Invoker<T> select(Invocation invocation) {
    // 将参数转为 key
    String key = toKey(invocation.getArguments());
    // 对参数 key 进行 md5 运算
    byte[] digest = md5(key);
    // 取 digest 数组的前四个字节进行 hash 运算,再将 hash 值传给 selectForKey 方法,
    // 寻找合适的 Invoker
    return selectForKey(hash(digest, 0));
}

private Invoker<T> selectForKey(long hash) {
    // 到 TreeMap 中查找第一个节点值大于或等于当前 hash 的 Invoker
    Map.Entry<Long, Invoker<T>> entry = virtualInvokers.tailMap(hash, true).firstEntry();
    // 如果 hash 大于 Invoker 在圆环上最大的位置,此时 entry = null,
    // 需要将 TreeMap 的头节点赋值给 entry
    if (entry == null) {
        entry = virtualInvokers.firstEntry();
    }

    // 返回 Invoker
    return entry.getValue();
}

如上,选择的过程相对比较简单了。首先是对参数进行 md5 以及 hash 运算,得到一个 hash 值。然后再拿这个值到 TreeMap 中查找目标 Invoker 即可。

到此关于 ConsistentHashLoadBalance 就分析完了。在阅读 ConsistentHashLoadBalance 源码之前,大家一定要先补充背景知识,不然很难看懂代码逻辑。

2.4 RoundRobinLoadBalance

本节,我们来看一下 Dubbo 中加权轮询负载均衡的实现 RoundRobinLoadBalance。在详细分析源码前,我们先来了解一下什么是加权轮询。这里从最简单的轮询开始讲起,所谓轮询是指将请求轮流分配给每台服务器。举个例子,我们有三台服务器 A、B、C。我们将第一个请求分配给服务器 A,第二个请求分配给服务器 B,第三个请求分配给服务器 C,第四个请求再次分配给服务器 A。这个过程就叫做轮询。轮询是一种无状态负载均衡算法,实现简单,适用于每台服务器性能相近的场景下。但现实情况下,我们并不能保证每台服务器性能均相近。如果我们将等量的请求分配给性能较差的服务器,这显然是不合理的。因此,这个时候我们需要对轮询过程进行加权,以调控每台服务器的负载。经过加权后,每台服务器能够得到的请求数比例,接近或等于他们的权重比。比如服务器 A、B、C 权重比为 5:2:1。那么在8次请求中,服务器 A 将收到其中的5次请求,服务器 B 会收到其中的2次请求,服务器 C 则收到其中的1次请求。

以上就是加权轮询的算法思想,搞懂了这个思想,接下来我们就可以分析源码了。我们先来看一下 2.6.4 版本的 RoundRobinLoadBalance。

public class RoundRobinLoadBalance extends AbstractLoadBalance {

    public static final String NAME = "roundrobin";

    private final ConcurrentMap<String, AtomicPositiveInteger> sequences = 
        new ConcurrentHashMap<String, AtomicPositiveInteger>();

    @Override
    protected <T> Invoker<T> doSelect(List<Invoker<T>> invokers, URL url, Invocation invocation) {
        // key = 全限定类名 + "." + 方法名,比如 com.xxx.DemoService.sayHello
        String key = invokers.get(0).getUrl().getServiceKey() + "." + invocation.getMethodName();
        int length = invokers.size();
        // 最大权重
        int maxWeight = 0;
        // 最小权重
        int minWeight = Integer.MAX_VALUE;
        final LinkedHashMap<Invoker<T>, IntegerWrapper> invokerToWeightMap = new LinkedHashMap<Invoker<T>, IntegerWrapper>();
        // 权重总和
        int weightSum = 0;

        // 下面这个循环主要用于查找最大和最小权重,计算权重总和等
        for (int i = 0; i < length; i++) {
            int weight = getWeight(invokers.get(i), invocation);
            // 获取最大和最小权重
            maxWeight = Math.max(maxWeight, weight);
            minWeight = Math.min(minWeight, weight);
            if (weight > 0) {
                // 将 weight 封装到 IntegerWrapper 中
                invokerToWeightMap.put(invokers.get(i), new IntegerWrapper(weight));
                // 累加权重
                weightSum += weight;
            }
        }

        // 查找 key 对应的对应 AtomicPositiveInteger 实例,为空则创建。
        // 这里可以把 AtomicPositiveInteger 看成一个黑盒,大家只要知道
        // AtomicPositiveInteger 用于记录服务的调用编号即可。至于细节,
        // 大家如果感兴趣,可以自行分析
        AtomicPositiveInteger sequence = sequences.get(key);
        if (sequence == null) {
            sequences.putIfAbsent(key, new AtomicPositiveInteger());
            sequence = sequences.get(key);
        }

        // 获取当前的调用编号
        int currentSequence = sequence.getAndIncrement();
        // 如果最小权重小于最大权重,表明服务提供者之间的权重是不相等的
        if (maxWeight > 0 && minWeight < maxWeight) {
            // 使用调用编号对权重总和进行取余操作
            int mod = currentSequence % weightSum;
            // 进行 maxWeight 次遍历
            for (int i = 0; i < maxWeight; i++) {
                // 遍历 invokerToWeightMap
                for (Map.Entry<Invoker<T>, IntegerWrapper> each : invokerToWeightMap.entrySet()) {
					// 获取 Invoker
                    final Invoker<T> k = each.getKey();
                    // 获取权重包装类 IntegerWrapper
                    final IntegerWrapper v = each.getValue();
                    
                    // 如果 mod = 0,且权重大于0,此时返回相应的 Invoker
                    if (mod == 0 && v.getValue() > 0) {
                        return k;
                    }
                    
                    // mod != 0,且权重大于0,此时对权重和 mod 分别进行自减操作
                    if (v.getValue() > 0) {
                        v.decrement();
                        mod--;
                    }
                }
            }
        }
        
        // 服务提供者之间的权重相等,此时通过轮询选择 Invoker
        return invokers.get(currentSequence % length);
    }

    // IntegerWrapper 是一个 int 包装类,主要包含了一个自减方法。
    private static final class IntegerWrapper {
        private int value;

        public void decrement() {
            this.value--;
        }
        
        // 省略部分代码
    }
}

如上,RoundRobinLoadBalance 的每行代码都不是很难理解,但是将它们组合在一起之后,就不是很好理解了。所以下面我们举例进行说明,假设我们有三台服务器 servers = [A, B, C],对应的权重为 weights = [2, 5, 1]。接下来对上面的逻辑进行简单的模拟。

mod = 0:满足条件,此时直接返回服务器 A

mod = 1:需要进行一次递减操作才能满足条件,此时返回服务器 B

mod = 2:需要进行两次递减操作才能满足条件,此时返回服务器 C

mod = 3:需要进行三次递减操作才能满足条件,经过递减后,服务器权重为 [1, 4, 0],此时返回服务器 A

mod = 4:需要进行四次递减操作才能满足条件,经过递减后,服务器权重为 [0, 4, 0],此时返回服务器 B

mod = 5:需要进行五次递减操作才能满足条件,经过递减后,服务器权重为 [0, 3, 0],此时返回服务器 B

mod = 6:需要进行六次递减操作才能满足条件,经过递减后,服务器权重为 [0, 2, 0],此时返回服务器 B

mod = 7:需要进行七次递减操作才能满足条件,经过递减后,服务器权重为 [0, 1, 0],此时返回服务器 B

经过8次调用后,我们得到的负载均衡结果为 [A, B, C, A, B, B, B, B],次数比 A:B:C = 2:5:1,等于权重比。当 sequence = 8 时,mod = 0,此时从头再来。从上面的模拟过程可以看出,当 mod >= 3 后,服务器 C 就不会被选中了,因为它的权重被减为0了。当 mod >= 4 后,服务器 A 的权重被减为0,此后 A 就不会再被选中。

以上是 2.6.4 版本的 RoundRobinLoadBalance 分析过程,2.6.4 版本的 RoundRobinLoadBalance 在某些情况下存在着比较严重的性能问题,该问题最初是在 issue #2578 中被反馈出来。问题出在了 Invoker 的返回时机上,RoundRobinLoadBalance 需要在mod == 0 && v.getValue() > 0 条件成立的情况下才会被返回相应的 Invoker。假如 mod 很大,比如 10000,50000,甚至更大时,doSelect 方法需要进行很多次计算才能将 mod 减为0。由此可知,doSelect 的效率与 mod 有关,时间复杂度为 O(mod)。mod 又受最大权重 maxWeight 的影响,因此当某个服务提供者配置了非常大的权重,此时 RoundRobinLoadBalance 会产生比较严重的性能问题。这个问题被反馈后,社区很快做了回应。并对 RoundRobinLoadBalance 的代码进行了重构,将时间复杂度优化至了常量级别。这个优化可以说很好了,下面我们来学习一下优化后的代码。

public class RoundRobinLoadBalance extends AbstractLoadBalance {

    public static final String NAME = "roundrobin";

    private final ConcurrentMap<String, AtomicPositiveInteger> sequences = new ConcurrentHashMap<String, AtomicPositiveInteger>();

    private final ConcurrentMap<String, AtomicPositiveInteger> indexSeqs = new ConcurrentHashMap<String, AtomicPositiveInteger>();

    @Override
    protected <T> Invoker<T> doSelect(List<Invoker<T>> invokers, URL url, Invocation invocation) {
        String key = invokers.get(0).getUrl().getServiceKey() + "." + invocation.getMethodName();
        int length = invokers.size();
        int maxWeight = 0;
        int minWeight = Integer.MAX_VALUE;
        final List<Invoker<T>> invokerToWeightList = new ArrayList<>();
        
        // 查找最大和最小权重
        for (int i = 0; i < length; i++) {
            int weight = getWeight(invokers.get(i), invocation);
            maxWeight = Math.max(maxWeight, weight);
            minWeight = Math.min(minWeight, weight);
            if (weight > 0) {
                invokerToWeightList.add(invokers.get(i));
            }
        }
        
        // 获取当前服务对应的调用序列对象 AtomicPositiveInteger
        AtomicPositiveInteger sequence = sequences.get(key);
        if (sequence == null) {
            // 创建 AtomicPositiveInteger,默认值为0
            sequences.putIfAbsent(key, new AtomicPositiveInteger());
            sequence = sequences.get(key);
        }
        
        // 获取下标序列对象 AtomicPositiveInteger
        AtomicPositiveInteger indexSeq = indexSeqs.get(key);
        if (indexSeq == null) {
            // 创建 AtomicPositiveInteger,默认值为 -1
            indexSeqs.putIfAbsent(key, new AtomicPositiveInteger(-1));
            indexSeq = indexSeqs.get(key);
        }

        if (maxWeight > 0 && minWeight < maxWeight) {
            length = invokerToWeightList.size();
            while (true) {
                int index = indexSeq.incrementAndGet() % length;
                int currentWeight = sequence.get() % maxWeight;

                // 每循环一轮(index = 0),重新计算 currentWeight
                if (index == 0) {
                    currentWeight = sequence.incrementAndGet() % maxWeight;
                }
                
                // 检测 Invoker 的权重是否大于 currentWeight,大于则返回
                if (getWeight(invokerToWeightList.get(index), invocation) > currentWeight) {
                    return invokerToWeightList.get(index);
                }
            }
        }
        
        // 所有 Invoker 权重相等,此时进行普通的轮询即可
        return invokers.get(sequence.incrementAndGet() % length);
    }
}

上面代码的逻辑是这样的,每进行一轮循环,重新计算 currentWeight。如果当前 Invoker 权重大于 currentWeight,则返回该 Invoker。下面举例说明,假设服务器 [A, B, C] 对应权重 [5, 2, 1]。

第一轮循环,currentWeight = 1,可返回 A 和 B

第二轮循环,currentWeight = 2,返回 A

第三轮循环,currentWeight = 3,返回 A

第四轮循环,currentWeight = 4,返回 A

第五轮循环,currentWeight = 0,返回 A, B, C

如上,这里的一轮循环是指 index 再次变为0所经历过的循环,这里可以把 index = 0 看做是一轮循环的开始。每一轮循环的次数与 Invoker 的数量有关,Invoker 数量通常不会太多,所以我们可以认为上面代码的时间复杂度为常数级。

重构后的 RoundRobinLoadBalance 看起来已经很不错了,但是在代码更新不久后,很快又被重构了。这次重构原因是新的 RoundRobinLoadBalance 在某些情况下选出的服务器序列不够均匀。比如,服务器 [A, B, C] 对应权重 [5, 1, 1]。进行7次负载均衡后,选择出来的序列为 [A, A, A, A, A, B, C]。前5个请求全部都落在了服务器 A上,这将会使服务器 A 短时间内接收大量的请求,压力陡增。而 B 和 C 此时无请求,处于空闲状态。而我们期望的结果是这样的 [A, A, B, A, C, A, A],不同服务器可以穿插获取请求。为了增加负载均衡结果的平滑性,社区再次对 RoundRobinLoadBalance 的实现进行了重构,这次重构参考自 Nginx 的平滑加权轮询负载均衡。每个服务器对应两个权重,分别为 weight 和 currentWeight。其中 weight 是固定的,currentWeight 会动态调整,初始值为0。当有新的请求进来时,遍历服务器列表,让它的 currentWeight 加上自身权重。遍历完成后,找到最大的 currentWeight,并将其减去权重总和,然后返回相应的服务器即可。

上面描述不是很好理解,下面还是举例进行说明。这里仍然使用服务器 [A, B, C] 对应权重 [5, 1, 1] 的例子说明,现在有7个请求依次进入负载均衡逻辑,选择过程如下:

请求编号 currentWeight 数组 选择结果 减去权重总和后的 currentWeight 数组
1 [5, 1, 1] A [-2, 1, 1]
2 [3, 2, 2] A [-4, 2, 2]
3 [1, 3, 3] B [1, -4, 3]
4 [6, -3, 4] A [-1, -3, 4]
5 [4, -2, 5] C [4, -2, -2]
6 [9, -1, -1] A [2, -1, -1]
7 [7, 0, 0] A [0, 0, 0]

如上,经过平滑性处理后,得到的服务器序列为 [A, A, B, A, C, A, A],相比之前的序列 [A, A, A, A, A, B, C],分布性要好一些。初始情况下 currentWeight = [0, 0, 0],第7个请求处理完后,currentWeight 再次变为 [0, 0, 0]。

以上就是平滑加权轮询的计算过程,接下来,我们来看看 Dubbo-2.6.5 是如何实现上面的计算过程的。

public class RoundRobinLoadBalance extends AbstractLoadBalance {
    public static final String NAME = "roundrobin";
    
    private static int RECYCLE_PERIOD = 60000;
    
    protected static class WeightedRoundRobin {
        // 服务提供者权重
        private int weight;
        // 当前权重
        private AtomicLong current = new AtomicLong(0);
        // 最后一次更新时间
        private long lastUpdate;
        
        public void setWeight(int weight) {
            this.weight = weight;
            // 初始情况下,current = 0
            current.set(0);
        }
        public long increaseCurrent() {
            // current = current + weight;
            return current.addAndGet(weight);
        }
        public void sel(int total) {
            // current = current - total;
            current.addAndGet(-1 * total);
        }
    }

    // 嵌套 Map 结构,存储的数据结构示例如下:
    // {
    //     "UserService.query": {
    //         "url1": WeightedRoundRobin@123, 
    //         "url2": WeightedRoundRobin@456, 
    //     },
    //     "UserService.update": {
    //         "url1": WeightedRoundRobin@123, 
    //         "url2": WeightedRoundRobin@456,
    //     }
    // }
    // 最外层为服务类名 + 方法名,第二层为 url 到 WeightedRoundRobin 的映射关系。
    // 这里我们可以将 url 看成是服务提供者的 id
    private ConcurrentMap<String, ConcurrentMap<String, WeightedRoundRobin>> methodWeightMap = new ConcurrentHashMap<String, ConcurrentMap<String, WeightedRoundRobin>>();
    
    // 原子更新锁
    private AtomicBoolean updateLock = new AtomicBoolean();
    
    @Override
    protected <T> Invoker<T> doSelect(List<Invoker<T>> invokers, URL url, Invocation invocation) {
        String key = invokers.get(0).getUrl().getServiceKey() + "." + invocation.getMethodName();
        // 获取 url 到 WeightedRoundRobin 映射表,如果为空,则创建一个新的
        ConcurrentMap<String, WeightedRoundRobin> map = methodWeightMap.get(key);
        if (map == null) {
            methodWeightMap.putIfAbsent(key, new ConcurrentHashMap<String, WeightedRoundRobin>());
            map = methodWeightMap.get(key);
        }
        int totalWeight = 0;
        long maxCurrent = Long.MIN_VALUE;
        
        // 获取当前时间
        long now = System.currentTimeMillis();
        Invoker<T> selectedInvoker = null;
        WeightedRoundRobin selectedWRR = null;

        // 下面这个循环主要做了这样几件事情:
        //   1. 遍历 Invoker 列表,检测当前 Invoker 是否有
        //      相应的 WeightedRoundRobin,没有则创建
        //   2. 检测 Invoker 权重是否发生了变化,若变化了,
        //      则更新 WeightedRoundRobin 的 weight 字段
        //   3. 让 current 字段加上自身权重,等价于 current += weight
        //   4. 设置 lastUpdate 字段,即 lastUpdate = now
        //   5. 寻找具有最大 current 的 Invoker,以及 Invoker 对应的 WeightedRoundRobin,
        //      暂存起来,留作后用
        //   6. 计算权重总和
        for (Invoker<T> invoker : invokers) {
            String identifyString = invoker.getUrl().toIdentityString();
            WeightedRoundRobin weightedRoundRobin = map.get(identifyString);
            int weight = getWeight(invoker, invocation);
            if (weight < 0) {
                weight = 0;
            }
            
            // 检测当前 Invoker 是否有对应的 WeightedRoundRobin,没有则创建
            if (weightedRoundRobin == null) {
                weightedRoundRobin = new WeightedRoundRobin();
                // 设置 Invoker 权重
                weightedRoundRobin.setWeight(weight);
                // 存储 url 唯一标识 identifyString 到 weightedRoundRobin 的映射关系
                map.putIfAbsent(identifyString, weightedRoundRobin);
                weightedRoundRobin = map.get(identifyString);
            }
            // Invoker 权重不等于 WeightedRoundRobin 中保存的权重,说明权重变化了,此时进行更新
            if (weight != weightedRoundRobin.getWeight()) {
                weightedRoundRobin.setWeight(weight);
            }
            
            // 让 current 加上自身权重,等价于 current += weight
            long cur = weightedRoundRobin.increaseCurrent();
            // 设置 lastUpdate,表示近期更新过
            weightedRoundRobin.setLastUpdate(now);
            // 找出最大的 current 
            if (cur > maxCurrent) {
                maxCurrent = cur;
                // 将具有最大 current 权重的 Invoker 赋值给 selectedInvoker
                selectedInvoker = invoker;
                // 将 Invoker 对应的 weightedRoundRobin 赋值给 selectedWRR,留作后用
                selectedWRR = weightedRoundRobin;
            }
            
            // 计算权重总和
            totalWeight += weight;
        }

        // 对 <identifyString, WeightedRoundRobin> 进行检查,过滤掉长时间未被更新的节点。
        // 该节点可能挂了,invokers 中不包含该节点,所以该节点的 lastUpdate 长时间无法被更新。
        // 若未更新时长超过阈值后,就会被移除掉,默认阈值为60秒。
        if (!updateLock.get() && invokers.size() != map.size()) {
            if (updateLock.compareAndSet(false, true)) {
                try {
                    ConcurrentMap<String, WeightedRoundRobin> newMap = new ConcurrentHashMap<String, WeightedRoundRobin>();
                    // 拷贝
                    newMap.putAll(map);
                    
                    // 遍历修改,即移除过期记录
                    Iterator<Entry<String, WeightedRoundRobin>> it = newMap.entrySet().iterator();
                    while (it.hasNext()) {
                        Entry<String, WeightedRoundRobin> item = it.next();
                        if (now - item.getValue().getLastUpdate() > RECYCLE_PERIOD) {
                            it.remove();
                        }
                    }
                    
                    // 更新引用
                    methodWeightMap.put(key, newMap);
                } finally {
                    updateLock.set(false);
                }
            }
        }

        if (selectedInvoker != null) {
            // 让 current 减去权重总和,等价于 current -= totalWeight
            selectedWRR.sel(totalWeight);
            // 返回具有最大 current 的 Invoker
            return selectedInvoker;
        }
        
        // should not happen here
        return invokers.get(0);
    }
}

以上就是 Dubbo-2.6.5 版本的 RoundRobinLoadBalance,大家如果能够理解平滑加权轮询算法的计算过程,再配合代码中注释,理解上面的代码应该不难。

3.总结

本篇文章对 Dubbo 中的几种负载均衡实现进行了详细的分析,内容比较多,大家慢慢消化。理解负载均衡代码逻辑的关键之处在于对背景知识的理解,因此大家在阅读源码前,务必先了解每种负载均衡对应的背景知识。

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